Преимущества методов регуляризации в машинном обучении:

• В задачах классификации регуляризация помогает снизить шанс неправильной классификации из-за переобучения на специфичных шумах или аномалиях в обучающих данных. 1
• В задачах регрессии регуляризация улучшает способность модели делать точные предсказания на новых данных, предотвращая сильное влияние отдельных выбросов или шумов в обучающем наборе данных. 1
• В глубоком обучении, где модели часто очень сложны и имеют огромное количество параметров, регуляризация критически важна для улучшения обобщающей способности и устойчивости к переобучению, особенно в задачах с ограниченным количеством данных. 1
• В сценариях с большими объёмами данных или разреженными наборами данных, регуляризация помогает снизить сложность модели, делая её более управляемой и эффективной в вычислительном отношении. 1

Недостатки методов регуляризации в машинном обучении:

• Введение дополнительного параметра, значение которого нужно определить — весового значения регуляризации. 5
• L1-регуляризация может не подходить для некоторых алгоритмов машинного обучения, особенно для тех, которые используют численные методы для вычисления градиента. 4
• L1-регуляризация при использовании метода градиентного спуска может привести к некоторым проблемам, так как имеет несколько «острых» углов (разрывов) в окрестности нуля, где производная не определена. 4